import tensorflow as tf


def get_default_params():
    # 定义参数
    return tf.contrib.training.HParams(
        num_timesteps=50,
        num_lstm_nodes=[32, 32],  # lstm的每一层的大小 每层有32个
        num_lstm_layers=2,  # 2层
        num_fc_nodes=32,  # fc层有32个
        batch_size=32,
        clip_lstm_grads=1.0,  # 梯度的大小
        learning_rate=0.0001,  # 学习率
        # cnn需要的参数
        num_filters=64,
        num_kernel_size=3,
        num_classes = 3 # 进行多少分类的问题
    )


# 训练时候droupout要保留多少
train_keep_prob_value = 0.8
# 测试时候droupout要保留多少
test_keep_prob_value = 1.0
# 训练次数
num_train_steps = 10000
# 每隔多少次训练保存一次日志loss，accuracy到tensorboard内容
output_summary_every_steps = 20

